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Enregistrement W3111464570 · doi:10.1002/alz.038659

Best practices for rehabilitation for older adults with dementia

2020· article· en· W3111464570 sur OpenAlexaff
Katherine S. McGilton, Shirin Vellani, Nancy Zheng, Daniel Wang, Lydia Yeung, Astrid Escrig-Piñol

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensPublic Health OntarioToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationDementiaMedicineHealth careQualitative researchCognitionPopulationCohortCognitive reframingFocus groupNursingPsychologyGerontologyPhysical therapyDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objectives Despite emerging evidence that older adults with cognitive impairment including those with dementia can be rehabilitated following a hip fracture, there is a paucity of research on strategies staff use and the support required to effectively rehabilitate this cohort. This qualitative study explores healthcare professionals’ perspectives of providing rehabilitation for older adults with cognitive impairment. Methods An in‐depth qualitative exploration of one site selected for its excellent outcomes in rehabilitation of older adults with cognitive impairment. Sixteen healthcare professionals with various backgrounds (occupational therapists, nurses, physiotherapists, and one social worker) were purposively sampled using a maximum diversity sampling strategy. Four focus groups were conducted to explore the experiences of professionals providing rehabilitation to this population. A hybrid inductive‐deductive approach was used to analyze the data. Results Participating healthcare professionals acknowledged that older adults with cognitive impairment deserved a chance at inpatient rehabilitation and favourable outcomes were achievable; however, their knowledge, skills, and attitudes required reframing. Analysis identified three essential components to rehabilitating this cohort: i) staff’s need for education, mentorship, and support to facilitate positive outcomes for persons with dementia, as well as for the healthcare team ; ii) the importance of knowing each patient to individualize rehabilitation approaches that encourages participation in rehabilitation; and iii) the need for care partner involvement by making contributions to rehabilitation care while in the hospital as well as continue to support recovery when they returned home, with support and education from the rehabilitation staff. Conclusions Rehabilitation of older adults with cognitive impairment is achievable and healthcare professionals can learn how to modify their practices to achieve positive patient outcomes. However, support and involvement of management to help create a vision for success is essential.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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